## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2656-4882 p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi Published By DRPM-UBD
392
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Implementasi Algoritma Apriori pada Penjualan Alat Teknik Pertanian
Alberaldo Difra Gunawan 1 , Yessica Nataliani 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi,
Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia
Email: 1 682017040@student.uksw.edu, 2 yessica.nataliani@uksw.edu

## Abstrak
CV. Sumber Trading merupakan perusahaan distribusi alat teknik pertanian di kota Sragen yang harus memenuhi kebutuhan konsumennya dan menentukan strategi yang paling tepat guna  memaksimalkan  penjualan.  Permasalahan  yang  dihadapi  adalah  kesulitan  dalam menentukan  kebijakan  mengisi  kembali  stok  barang  karena  perusahaan  belum  dapat memahami pola pelanggan dalam melakukan pembelian barang beserta barang yang saling terkait. Apabila perusahaan tidak dapat menentukan kebijakan yang tepat dalam melakukan mengisi stok barang, maka perusahaan akan mengalami penurunan penjualan yang akan mengakibatkan  kerugian  besar.  Penelitian  dilakukan agar  perusahaan  dapat  memperoleh informasi  dan  mengambil  kebijakan  yang  tepat  dalam  kesesuaian  pembaharuan  stok persediaan  barang  dengan kebutuhan.  Penelitian  dilakukan  dengan  memanfaatkan  salah satu  pendekatan data  mining yaitu  asosiasi  dengan  algoritma  apriori.  Metode  asosiasi dilakukan untuk melihat hubungan antar barang misal konsumen membeli barang A maka juga  membeli  barang  B,  sedangkan  analisis  dengan  algoritma  apriori  digunakan  untuk menentukan nilai support dan nilai confidence. Hasil dari penelitian ini itemset  dengan nilai support dan nilai confidence tertinggi adalah tali kuralon dan pompa submersible dengan nilai support 34,28% dan nilai confidence sebesar 100%.
Keywords : Persediaan Barang, Data Mining , Metode Asosiasi, Algoritma Apriori

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  pesat  menyebabkan  banyak  perusahaan menggunakan database untuk menyimpan data. Salah satu data yang dapat disimpan dalam database adalah  data  penjualan.  Seiring  waktu,  sejumlah  besar  data  yang disimpan menyebabkan data menumpuk di database . Jika data yang banyak diolah dengan  baik,  maka  akan  memberikan  informasi  penting  bagi  perusahaan.  Salah satu metode pengolahan data yang berguna bagi perusahaan dalam memberikan informasi adalah data mining .
Dalam  kegiatan  penjualan,  perusahaan  harus  menetapkan  target  penjualan  agar dapat  memaksimalkan  keuntungan.  Promosi  adalah  salah  satu  cara  perusahaan untuk  memaksimalkan  keuntungan,  namun  dalam  promosi  perusahaan  harus

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
Alberaldo Difra Gunawan, Yessica Nataliani | 393
menmperkirakan  apakah  barang  yang  dijual  akan  mampu  menarik  perhatian konsumen [1]. Penentuan barang yang dibeli sebagai persediaan juga harus akurat agar rekomendasi dan promosi produk dapat dilakukan dengan tepat sasaran [2, 3] Hal ini merupakan salah satu manfaat data mining bagi perusahaan, dimana dengan data mining perusahaan mampu mencari pola yang saling terkait dan meningkatkan item dari produk yang saling berkaitan. Hal tersebut dilakukan dengan mendeteksi kumpulan-kumpulan  atribut  yang  muncul  bersamaan  yang  dapat  dilakukan menggunakan teknik asosiasi dengan algoritma apriori [4].
CV. Sumber Trading adalah perusahaan dagang yang berfokus pada penjualan alat- alat pertanian, yang berlokasi di Kabupaten Sragen dan memiliki pangsa pasar yang mencakup  wilayah  Sragen,  Surakarta,  Boyolali,  Kabupaten  Semarang  dan sekitarnya.  Permasalahan  yang  dihadapi  oleh  perusahaan  salah  satunya  adalah menumpuknya stok barang yang tidak berkaitan dengan barang yang kebanyakan dibeli  oleh  pelanggan,  sehingga  mengurangi  keuntungan  dari  barang  yang  telah dibeli  dari supplier .  Hal  tersebut  disebabkan  karena  perusahaan  belum  dapat memahami  pola  pembelian  barang  yang  saling  berkaitan  oleh  pelanggan.  Oleh karena itu kebijakan perusahaan untuk membeli barang ke supplier menjadi tidak tepat karena membeli barang yang tidak dibutuhkan atau berkaitan dengan barang yang dibutuhkan oleh pelanggan. Hal ini menjadikan penggunaan fungsi asosiasi dengan  algoritma  apriori  merupakan  salah  satu  metode data  mining yang  dapat memecahkan permasalahan tersebut.
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan,  termasuk  salah  satunya  adalah  penelitian untuk  menentukan  pola  pembelian  minimarket  yang  didasarkan  pada kecenderungan pembelian kombinasi dua set item yang dilakukan oleh konsumen. Minimarket  dapat  mengatur  tata  letak  produk  lebih  dekat  untuk  memudahkan keberadaan produk tersebut. Pola kombinasi item set yang dijual di minimarket memiliki tingkat support dan confidence tertinggi yaitu dengan penjualan item minyak dan susu [5]. Di penelitian lain yang dilakukan, perusahaan menggunakan strategi pemasaran  berupa  penentuan bundling produk  dan  diskon  terhadap  item  yang dijual. Penggunaan strategi itu dihasilkan dari analisa data transaksi menggunakan aturan asosiasi dengan metode apriori [6, 7].
Penelitian lain yang dilakukan yaitu perbandingan algoritma FP-Growth, Apriori dan Squeezer pada kebiasaan pembelian konsumen di minimarket K1 MART ITS. Temuan  dari  Algoritma  Apriori  menunjukkan  bahwa,  ditemukan  4007  rules dengan  nilai  confidence  teritinggi  pada  itemset  Mr.  Bread  Roti  Cokl60  dengan Ultra Uht Choco 250m [8]. Dalam penelitian lain algoritma apriori berguna dalam mencari  pola  penjualan  obat  yang  terjual.  Dari  hasil  penelitian  akan  digunakan untuk mengatur tata letak obat secara berdampingan agar obat mudah diketahui tempatnya [9, 10].

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Dari keempat penelitian tersebut dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode algoritma apriori terbukti valid dan mampu memberikan rekomendasi, sehingga dalam  penelitian  ini  akan  memanfaatkan  algoritma  apriori  untuk  menentukan aturan  asosiasi  antar  barang.  Penelitian  ini  akan  fokus  pada  pembentukan keputusan yang tepat dari permasalahan perusahaan mengenai ketersediaan stok alat teknik pertanian, hal ini dilakukan dengan menganalisis data transaksi yang ada di  perusahaan.  Kontribusi  dari  penelitian  ini  adalah  perusahaan  mendapat informasi mengenai alat teknik pertanian yang sering dibeli dan yang perlu distok secara  bersamaan  agar  dalam  proses  persediaan  barang  tidak  merugikan perusahaan.
2. METODE

## 2.1. Data Mining
Data  mining merupakan  suatu  metode  pengolahan  data  untuk  menemukan  pola yang  tersembunyi  dari  data  tersebut. Data  mining juga  dapat  dikatakan  sebagai teknik mencari pengetahuan ( insight ) dari database dan hasil pemrosesan data akan dipakai sebagai pengambilan keputusan di kemudian hari [11, 12].
2.2. Teknik Asosiasi
Menurut Larose, dituliskan bahwa data mining dikelompokkan berdasar tugas atau pekerjaan  yang  dapat  dilakukan  salah  satunya  adalah  asosiasi  [13].  Dalam data mining ,  tugas  asosiasi  adalah  mencari  atribut  yang  muncul  dalam  satu  waktu. Contoh asosiasi dalam bisnis dan penelitian adalah menentukan barang yang dibeli secara bersamaan dan yang tidak pernah dibeli secara bersamaan [5].

## 2.3. Algoritma Apriori
Algoritma apriori adalah algoritma yang mencari pola antara satu item dengan item lain dalam satu itemset. Algoritma apriori merupakan teknik untuk mencari pola atau keterkaitan antara satu item dengan item lainnya di satu dataset yang ada. Nilai Support dan  nilai confidence adalah  parameter  yang  digunakan  dalam  algoritma apriori. Nilai support merupakan presentase jumlah kasus kombinasi item di satu database yang  tersedia,  sedangkan  nilai confidence diartikan  sebagai  nilai  yang menunjukkan kuat atau lemahnya hubungan antar item di aturan asosiatif yang ada [14].
Berikut  penjelasan  mengenai  analisis  pola  frekuensi  tinggi  dan  pembentukan aturan asosiasi.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
Alberaldo Difra Gunawan, Yessica Nataliani | 395
a. Analisis  pola  frekuensi  tinggi,  yang  digunakan  untuk  menemukan  nilai persentase  kombinasi  nilai support minimal  dalam  satu database .  Rumus  (1) digunakan  untuk menemukan nilai support dengan satu item ,  dan Rumus  (2) digunakan untuk menemukan nilai support dengan dua item .
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴 = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵) = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)
b. Pembentukan aturan asosiasi, dilakukan saat telah mendapat nilai dari Analisis pola frekuensi tinggi dan dibuat dalam bentuk nilai confidence [15]. Pencarian nilai confidence menggunakan Rumus (3).
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐵|𝐴) = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (3)

## 2.4. Kerangka Penelitian
Metode  merupakan  tahapan  atau  langkah  yang  akan  dilakukan  peneliti  unruk melakukan  penelitian.  Tujuan  dari  adanya  metode  peneltian  adalah  agar  proses penelitian  dapat  terarah  dengan  baik.  Kerangka  penelitian  menjelaskan  langkah yang akan dilakukan pada penelitian, ditunjukkan dan dijelaskan pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Penelitian
1. Analisis masalah
Dalam pendeskripsian masalah diperlukan penetapan batasan masalah supaya mendapat  solusi  dari  masalah  yang  dihadapi.  Dengan  menganalisa  masalah diharapkan  masalah  mampu  dipahami  dengan  baik.  Batasan  masalah  dalam penelitian  ini  adalah  sampai  pada  ditemukannya association  rules untuk

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
menemukan pola hubungan antar barang yang terjual, dimana jenis dataset yang dipakai adalah data transaksi penjualan yang telah disesuaikan untuk kebutuhan aplikasi pengolahan data.
2. Studi literatur
Studi  literatur  adalah memanfaatkan  dokumen  sebagai sumber  pembelajaran untuk  memperoleh  data  dan  informasi.  Studi  literatur  dalam  penelitian  ini dilakukan  dengan  membaca  buku,  website,  dan  video  tentang  data  mining khususnya  algoritma  apriori  dan  penelitian  terdahulu  mengenai  algoritma apriori.
3. Pengumpulan data
Pengamatan langsung dilakukan di CV. Sumber Trading untuk mengumpulkan data kemudian pengumpulan data primer dengan mengunduh data transaksi di periode November 2020 dari aplikasi penjualan bernama IS ( Integrated System ) dan hasil data dari proses wawancara dengan pemilik. Sedangkan pengumpulan data sekunder didapatkan dari studi literatur yang telah dilakukan.
4. Analisis teknik pengolahan data
Pada tahap analisa, data diolah dengan algoritma apriori untuk mendapat nilai support dan confidence . Implementasi yang dilakukan ddalam penelitian ini adalah dengan persamaan analisa pola frekuensi tinggi untuk mendapatkan nilai support dan persamaan pembentukan aturan asosiasi untuk mendapat nilai confidence .
5. Pengujian hasil
Pengujian dilakukan menggunakan software RStudio. Software ini mengolah 175 data transaksi selama bulan November 2020. Hasil dari olahan software adalah hubungan yang tersembunyi dalam transaksi yang ada seperti barang apa yang sedang dijual pada saat yang sama.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil dari data transaksi, maka yang langkah pertama adalah analisa dengan  pendekatan  pemrosesan  data  menggunakan  algoritma  apriori  untuk mengidentifikasi nilai asosiasi yang sesuai dengan nilai support dan confidence pada barang yang biasa dibeli oleh konsumen.

## Tabel 1. Daftar transaksi produk penjualan CV. Sumber Trading
Transaksi Nomor transaksi  Item yang terjual 1 228059 Roda Traktor, Body Traktor 2 228060 Pompa Submersible, Mesin Penggerak 3 228061 Selang, Pully, V-Belt, Mesin Penggerak 4 228062 Selang, Pully, V-Belt, Mesin Penggerak 5 228063 V-Belt, Mesin Diesel … 175 228234 Pompa Submersible, Tali Kuralon

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Alberaldo Difra Gunawan, Yessica Nataliani | 397
Tabel 1 merupakan daftar data transaksi yang dieroleh dari transaksi CV Sumber Trading  pada  bulan  November 2020,  dalam  daftar  terdapat 175  transaksi  yang berhasil tercatat. Tabel 2 merupakan daftar barang yang berhasil terjual dari daftar transaksi yang telah diperoleh di Bulan November 2020. 12 item barang berhasil terjual berdasarkan daftar transaksi yang tercatat.

## Tabel 2. Daftar barang terjual
Nama item
Pompa Submersible Body Traktor Dinamo Kabel Mesin Diesel Mesin Penggerak Pompa Air Pully Roda Traktor Selang Tali Kuralon V-Belt
3.1 Pembentukan Itemset dan Kombinasi Itemset
Itemset ditentukan dengan menggunakan nilai s upport yang diterimanya pada setiap item. Dengan minimum support sebesar 30%, didapat hasil penentuan itemset yang dapat dilihat di Tabel 3. Penetapan nilai minimum sebesar 30% berdasarkan pada hasil  dari  Tabel  2  dengan  persentase  nilai  teringgi  berada  di  nilai  30%  ke  atas. Dengan  penetapan  nilai  minimum support tersebut,  maka  item yang  tidak memenuhi syarat harus dihilangkan. Tabel 3 menampilkan nilai support setiap item yang memiliki satu kombinasi. Dari Tabel 3 diketahui bahwa item yang memenuhi nilai support 30% adalah Pompa Submersible, Pompa Air, Selang, Tali Kuralon.
Tabel 3. Nilai support pada setiap item Nama item Jumlah Nilai support Pompa Submersible 66 38% Body Traktor 27 15% Dinamo 14 8% Kabel 20 11% Mesin Diesel 30 17% Mesin Penggerak 16 9%

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Pompa Air 56 32% Pully 29 17% Roda Traktor 25 14% Selang 60 34% Tali Kuralon 60 34% V-Belt 30 17%

## Kombinasi Dua Itemset
Pembentukan  kombinasi  dengan  dua  itemset  atau  disebut  C2  juga  didapatkan dengan persamaan analisa pola frekuensi tinggi. Jika nilai support minimum sebesar 30%, pembentukan  C2  ditunjukkan pada  Tabel 4.  Dengan nilai support  minimum yang telah ditetapkan adalah sebesar 30%, kombinasi dua itemset yang tidak sesuai dengan kriteria selanjutnya akan dibuang. Tabel 4 merupakan tabel yang berisi nilai support kombinasi dua itemset yang diperoleh dari kombinasi barang yang memenuhi nilai support di Tabel 3. Dari Tabel 4 dapat diketahui bahwa Pompa Submersible dan Tali Kuralon mendapat nilai support terbesar yaitu 34%, lalu Pompa Air dan Selang dengan nilai support 30%.
Tabel 4. Kombinasi dua itemset
Nama item Jumlah  Nilai support Pompa Submersible, Tali Kuralon  60 34% Tali Kuralon, Pompa Submersible  60 34% Pompa Submersible, Selang 3 2% Selang, Pompa Submersible 3 2% Pompa Submersible, Pompa Air 4 2% Pompa Air, Pompa Submersible 4 2% Tali Kuralon, Selang 2 1% Selang, Tali Kuralon 2 1% Tali Kuralon, Pompa Air 3 2% Pompa Air, Tali Kuralon 3 2% Pompa Air, Selang 53 30% Selang, Pompa Air 53 30%

## Kombinasi Empat Itemset
Kombinasi empat itemset atau kombinasi C4 dilakukan karena hasil kombinasi C2 tidak  bisa  dilanjutkan  ke  kombinasi  C3.  Hasil  dari  kombinasi  C2  menunjukkan bahwa masing-masing itemset tidak ditemukan item yang sama sehingga hanya bisa dilanjutkan ke kombinasi C4. Pembentukan C4 dapat dilihat di Tabel 5.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Alberaldo Difra Gunawan, Yessica Nataliani | 399
Tabel 5. Kombinasi empat itemset Nama item Jumlah Nilai support Pompa Air, Selang, Tali Kuralon, Pompa Submersible 2 1%
Tabel  5  merupakan  tabel  yang  berisi  nilai support kombinasi  empat itemset yang diperoleh dari kombinasi barang yang memenuhi nilai support di Tabel 4. Kandidat kombinasi  empat itemset dinyatakan  tidak  sesuai  kriteria  dengan  nilai support minimal  30%  oleh  karena  itu  kombinasi  dua itemset digunakan  sebagai  aturan membuat asosiasi.

## 3.2 Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah pencarian dengan persamaan analisa pola frekuensi tinggi, yang dilakukan setelahnya  adalah  mencari  nilai minimum  confidence dengan  menghitung  aturan asosiatif confidence A  →  B  dengan confidence minimum  sebesar  80%.  Hasil pembentukan aturan asosiasi ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai confidence dua itemset
Nama item Nilai support  Nilai confidence Pompa Submersible, Tali Kuralon  34% 90% Tali Kuralon, Pompa Submersible  34% 100% Pompa Air, Selang 30% 96% Selang, Pompa Air 30% 88%
Tabel 6 merupakan hasil nilai confidence dari dua itemset yang memenuhi nilai syarat nilai support di tabel 4. Dari Tabel 6 dengan minimum nilai confidence yang ditetapkan sebesar 80%, maka terbentuklah aturan asosiasi yang mendominasi nilai support dan nilai confidence yang  telah  ditetapkan.  Penentuan  nilai minimum confidence sebesar 80% berdasarkan pada beberapa penelitian sebelumnya yang salah satunya adalah penelitian  yang  dilakukan  di  Minimarket  Ayu  menggunakan  nilai  minimum confidence sebesar 80%  [5]. Tabel 7 menunjukkan hasil analisa dari pembentukan aturan asosiatif.
Tabel 7. Hasil Analisa Rule Confidence Jika pelanggan membeli Pompa Submersible, maka kemungkinan pelanggan juga membeli Tali Kuralon 90% Jika pelanggan membeli Pompa Air, maka kemungkinan pelanggan juga membeli Selang 96% Jika pelanggan membeli Tali Kuralon, maka kemungkinan pelanggan juga membeli Pompa Submersible 100%

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
400 | Implementasi Algoritma Apriori pada Penjualan Alat Teknik Pertanian
Jika pelanggan membeli Selang, maka kemungkinan pelanggan juga membeli Pompa Air 88%
Tabel 7 adalah hasil analisa dari tabel 6 yang menyatakan Jika membeli barang A maka juga membeli barang B. Dari Tabel 7 didapati barang yang sering dibeli oleh konsumen  dari  175  transaksi  yang  telah  dilakukan.  Dari rule “ Jika  pelanggan membeli  Pompa  Submersible, maka kemungkinan  pelanggan  juga  membeli  Tali Kuralon ” dan rule “ Jika  pelanggan  membeli  Tali  Kuralon,  maka  kemungkinan pelanggan juga membeli  Pompa  Submersible ” dihasilkan  60  transaksi. Dari rule “ Jika pelanggan membeli Pompa Air, maka kemungkinan pelanggan juga membeli Selang ” dan rule “ Jika pelanggan membeli Selang, maka kemungkinan pelanggan juga membeli Pompa Air ” menghasilkan 53 transaksi.
Sebagai  pembuktian  dari  data  yang  telah  dihasilkan  maka  dilakukan  pengujian algoritma Apriori dengan menggunakan aplikasi RStudio versi 1.4.1717. Dengan aplikasi  RStudio,  pengujian  dilakukan  terhadap  175  data  transaksi  dengan mengambil nilai support sebesar 0,3 (30%) dan nilai confidence sebesar 0,8 (80%) serta output yang dihasilkan adalah barang kombinasi dua itemset yang saling berkaitan.
Gambar 2 . Hasil uji rules dari pola kombinasi dengan RStudio
Gambar  2  adalah  gambar  uji  hasil rules menggunakan  RStudio.  Pengujian menggunakan aplikasi RStudio menghasilkan rules dari pola kombinasi pembelian konsumen. Rules terdiri  dari lhs rhs , support , confidence , lift dan count .  Lhs  dan  rhs merupakan bentuk kondisi dari pernyataan rules . Persentase kombinasi suatu item disebut support ,  dan  nilai  kekuatan  keterkaitan  antar  item  disebut confidence . Lift adalah tingkat kekuatan antara lhs dan rhs , dan count adalah jumlah yang muncul dalam transaksi.
Pada perhitungan menggunakan RStudio dihasilkan rule tertinggi dengan item Tali Kuralon dan Pompa Submersible, dengan nilai support dan confidence sebesar 34,28%

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
Alberaldo Difra Gunawan, Yessica Nataliani | 401
dan 100%. Pada rule lain dihasilkan item Pompa Submersible dan Tali Kuralon, dengan nilai support 34,28% dan confidence 90,9%, lalu item Selang dan Pompa Air, dengan nilai support 30,28% dan confidence 96,36%. Rule dengan item Pompa Air dan Selang  juga  dihasilkan  dengan  nilai support dan confidence sebesar  30,28%  dan 88,83%.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  dari  penelitian  implementasi  algoritma  apriori  pada  penjualan  alat  teknik pertanian  ditemukan  bahwa  penggunaan  algoritma  apriori  dilakukan  dengan melihat  pola  pembelian  konsumen  dalam  membeli  alat  teknik  tani.  Dari  hasil pengolahan  data  transaksi  yang  dilakukan,  ditemukan  bahwa  pembelian  paling banyak oleh konsumen adalah dengan pembelian kombinasi 2 itemset. Item yang sering dibeli konsumen di pembelian 2 kombinasi  adalah Tali Kuralon, Pompa Submersible, Pompa air, dan Selang. Jika pelanggan membeli Tali Kuralon maka juga  membeli  Pompa  Submersible  dengan  hasil confidence yang  dicapai  sebesar 100%, jika pelanggan membeli Pompa Submersible, maka kemungkinan pelanggan juga membeli Tali Kuralon mendapat nilai confidence sebesar 90,9%, Jika pelanggan membeli  Pompa  Air,  maka  pelanggan  membeli  Selang  mendapat  nilai confidence sebesar 96,36% dan jika pelanggan membeli Selang, maka juga membeli Pompa Air dengan nilai confidence yang didapat sebesar 88,33%. Setelah diketahui barang yang sering dibeli konsumen, maka perusahaan perlu menjaga ketersediaan stok barang perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  R.  Rerung,  “Penerapan  Data  Mining  dengan  Memanfaatkan  Metode Association Rule untuk Promosi Produk,” J. Teknol. Rekayasa , vol. 3, no. 1,
p. 89, 2018.
[2] Ulvah, “Implementasi Algoritma Apriori Aturan Keterkaitan Data Untuk Analisa Keranjang Belanja Sistem Persediaan Obat Pada Apotek Perdos Farma Makassar,” J. Instek (Informatika Sains dan Teknol. , vol. 3, no. 2, pp.
231 – 240, 2018.
[3] R. Takdirillah, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Terhadap  Data  Transaksi  Sebagai  Pendukung  Informasi  Strategi Penjualan,” Edumatic  J. Pendidik. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 37 – 46, 2020.
[4] L.  Kurniawati,  A.  E.  Kusuma,  and  B.  Dewansyah,  “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan,” J. Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 4, no.
1, pp. 6 – 10, 2019.
[5] E.  Eli sa,  “Market  Basket  Analysis  Pada  Mini  Market  Ayu  Dengan Algoritma Apriori,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 2, pp. 472 – 478, 2018.
[6] A.  R.  Riszky  and  M.  Sadikin,  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Apriori  untuk  Rekomendasi  Pro duk bagi  Pelanggan,” J.  Teknol.  dan  Sist. Komput. , vol. 7, no. 3, pp. 103 – 108, 2019.
[7] S.  Al  Syahdan  and  A.  Sindar,  “Data  Mining  Penjualan  Produk  Dengan Metode  Apriori  Pada  Indomaret  Galang  Kota,” J.  Nas.  Komputasi  dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 56 – 63, 2018.
[8] S.  Qomariyah,  “Perbandingan  Algoritma  FP -Growth,  Apriori  Dan Squeezer  Pada  Analisis  Perilaku  Konsumen  Di  Minimarket  K1Mart  Its Perilaku Konsumen Di Minimarket K1Mart,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2017.
[9] D. A. N. Wulandari and L. Ningsih, “Data Mining Market Basket Analysis Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk  Menentukan  Persediaan  Obat,” Konf. Nas. Imu Sos. Teknol. , vol. 1, no. 1, pp. 227 – 235, 2017.
[10] G. A. Syaripudin and E. Faizal, “Implementasi Algoritma Apriori Dalam Menentuk an Persediaan Obat,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 2,
no. 1, pp. 10 – 14, 2017.
[11] H.  Sulastri  and  A.  I.  Gufroni,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam Pengelompokan Penderita Thalassaemia,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol.
3, no. 2, pp. 299 – 305, 2017.
[12] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining Concepts and Techniques , 3rd ed. Burlington: Morgan Kaufmann Publishers, 2012.
[13] D. T. Larose and C. D. Larose, Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining: Second Edition , 2nd ed. Hob oken: Wiley’s Interscience, 2014.
[14] C. Gamarra, J. M. Guerrero, and E. Montero, “a Knowledge Discovery in Databases  Approach  for  Industrial  Microgrid  Planning,” Renew.  Sustain. Energy Rev. , vol. 60, no. 1, pp. 615 – 630, 2016.
[15] G. Gunadi and D.  I. Sensuse,  “Penerapan  Metode Data  Mining  Market Basket  Analysis  Terhadap  Data  Penjualan  Produk  Buku  Dengan Menggunakan  Algoritma  Apriori  Dan  Frequent  Pattern  Growth  (Fp-
Growth) :,” Telematika , vol. 4, no. 1, pp. 118 – 132, 2012.